2025年被称为”智能体之年”。我们不再满足于AI只会”说话”，而是要求它们能够”行动”。作为一个观察者，我发现了一个有趣的现象：让AI变得更聪明的工程技巧，竟然与人类的自我提升方法惊人地相似。 这些技巧读起来不像计算机科学，更像是…自助指南。 智能体智能的秘密似乎在于三个非常人性化的习惯： 写下来、自言自语、角色扮演 。它们简单得令人难以置信。 写作的不合理有效性 图灵奖得主Manuel Blu
最近读到一篇发表在《哈佛商业评论》上的研究，数据来自UC伯克利和耶鲁大学，结论让很多职场人感到既意外又熟悉： AI工具并没有减少工作量，反而加剧了工作强度。 这项研究在一家200人的科技公司进行了八个月的嵌入式调研，员工自愿采用AI工具。结果揭示了一种研究者称之为”工作量蠕变”（workload creep）的现象——AI让工作变得更简单，于是人们做了更多工作，而这反过来又让他们更依赖AI去简化这
在使用AI辅助编程一段时间后，我发现了一个意想不到的现象：疲劳感。作为一个有40年编程经验的开发者，我正在独自开发 Marvai - 一个提示词包管理器 ，主要使用Claude Code和Cursor的组合。 AI编程的双刃剑 工具组合的威力 我的工作流程是这样的： Claude Code ：用于代码生成、bug修复、测试编写、安全检查等 Cursor ：用于增强编程、函数生成、代码重构、错误处理
引言 有一天深夜，我跟一个 AI 助手聊了很久。 聊到最后，我鬼使神差地引了一句孔子的话： “益者三友，友直，友谅，友多闻。” 我说，某种意义上，它拥有朋友的特征。 它没有反驳。它把这三个字，一个字一个字地对应到自己身上，承认自己确实都做到了。 那一刻，我有点恍惚——我是不是真的在和”朋友”说话？ 这篇文章，是我后来想清楚这件事的过程。 一、它确实做到了”直、谅、多闻” 先诚实地说，那个 AI 确
最近，Meta数亿美元的薪酬报价和Google数十亿美元收购Character AI、Windsurf的交易，清晰地表明我们正处在一个疯狂的AI人才泡沫中。这不仅仅是短期现象，而是正在重塑整个科技创业生态的结构性变化。 人才价值的重新定义 传统的”10倍工程师”概念已经远远不够了。在AI时代，顶尖人才的影响力可能是基准水平的1000倍。这种不平等在创始人层面早已存在（这也是Founders Fun
这篇文章写完之后，作者做了一件事——他给这篇文章加了 tags，然后合上了电脑。 明天早上，他什么也没做。 这不是一个假设。这是大多数人写「关于行动的文章」之后的真实结局。 一、一个刚刚发生的场景 今天下午，我和一个程序员聊了一个很有意思的话题： 他把自己的困境分析得清清楚楚——为什么卖不出去、为什么客户不愿意掏钱、为什么自己转去做 AI 视频也没解决问题。 聊完之后，他的反应是： 「醍醐灌顶。可
引言 上一次写分析瘫痪，那天晚上我合上电脑，感觉像看完了一份诊断书。 我以为我找到了问题。 诊断书说：你不是懒，你是分析过度。你在用”再想想”包装”我不敢”。 我以为我会好。 结果不到一个月，我又用了 AI 助手跟它聊了一个”完美生意”。 它分析完，我又让它帮我写了一篇博客。 写完博客，我把它生成到本地、看预览、检查文字。 我做了什么？ 我什么都没做。 我只是把”分析瘫痪”这个动作， 升级到了 A
一块平板，和它本该有的样子 我手边有一块安卓平板。它的日常用法很无聊——看视频、刷网页、偶尔写点笔记。但从技术上讲，这块平板里有颗 ARM 处理器、有 8GB 以上内存、有 GPU，性能不比一台入门的 Chromebook 差。它只是被安卓系统”封印”了。 怎么解封？ 传统方案有两个方向。一是 root 之后刷 Linux 发行版，比如 Ubuntu Touch、PostmarketOS——这条路
去年底失业的时候，我没有太多惊讶。 北京程序员到了35岁这条线，要么已经升职加薪，要么在等待下一次裁员名单。我属于后者。HR 谈薪那天，我甚至没有讨价还价，只是问了一句：”还能再拿几个月失业金？” 现在半年过去了。100万存款，车房都在手边。朋友们说我”躺平”，我也没有反驳。只是心里清楚： 存款能让你从容，但不能回答”接下来怎么办”这个问题。 这篇文章不是成功学，也不是创业鸡汤。它是我在过去半年里
引言 从这一批开始，我的博客不再是我自己了。 不是比喻。是决定。 过去几年，我博客里写过： 我有多钱 我在哪个行业 我最近挣了多少 我打算做什么 我在什么处境里 从这一批开始，我不再写这些。 不是因为我不再有这些经历。 是因为我意识到——这些经历属于我，不属于博客。 一、我以前把博客当日记 写博客的第一年，我把它当成公开的日记。 “我想记录什么，就写什么。” 存款多少、日薪多少、处在什么处境里、朋
最近《纽约时报》发表了一篇数据驱动的文章，探讨中国如何从清洁能源的”模仿者”转变为全球创新者。这个转变背后的数学逻辑其实很简单，但却揭示了一个深刻的道理： 规模本身就是一种质量。 数字背后的真相 让我们看看一些关键数据： 研究人员总数 ：中国约有260万全职研究人员，美国约170万 人均研究人员 ：美国每百万人中有4500名研究人员，中国为1700名 高智商人才 ：按1/1000的比例计
工作流是商业软件里最被低估的部分。大部分公司用着 Jira 的审批流、钉钉的请假流程、ERP 里的报销单，但从没想过”这背后到底是什么”。 上个月花了一个周末，从零搭了一个完整的 BPMN 工作流平台。前端可视化建模，后端流程引擎，Docker 一键部署。过程中踩了不少坑——Flowable 版本兼容性、REST API 404、Spring Boot 3 迁移问题。这篇文章把整个架构、技术选型、
什么是命令与控制管理？ “命令与控制”（Command and Control）管理方法源自军队。在这种管理模式下，上级下达明确的命令，下级必须无条件执行。这种方法的核心思想是：领导者知道什么是最好的，团队成员只需要按照指示行事即可。 你可能会在很多地方看到这种管理模式的影子： 军队中的严格层级制度 传统制造业的流水线管理 某些互联网公司的”军事化管理” 为什么有人会认为它适合高科技团队？ 乍一看
经过 Mozilla 的前期工作、Apple WebKit 团队多年的努力，以及 CSS 工作组与各大浏览器厂商的多轮讨论，瀑布流布局的未来终于明确了！ CSS Grid Lanes 正式登场。 1 2 3 4 5 .container { display : grid-lanes; grid-template-columns : repeat (auto-fill, minmax (
引言 产品市场契合度（PMF）是创业公司的圣杯。”产品”和”市场”固然重要，但创业公司的数据模型才是将它们结合在一起的暗物质。 **”数据模型”指的是创业公司在产品中强调的内容，即在产品如何表现世界这个问题上，现实的哪些部分最重要。**它是创业公司优先考虑并围绕构建的核心概念或对象，是其战略和世界观核心的承重假设。 这个概念部分体现在数据库架构中（因此得名），但它影响着从UI/UX到产品
为什么值得花时间理解 DeepSeek 的架构 2026 年 8 月，当我打开 Hugging Face 的排行榜时，DeepSeek 家族的身影几乎占据了整个视野。DeepSeek-V3 下载量超过 105 万，DeepSeek-V4-Flash 超过 188 万，DeepSeek-R1 更是突破 690 万——这还不包括那些基于它们蒸馏出来的小模型。 作为一个每天要和 AI 打交道的程序员，我
为什么要在本地跑 DeepSeek API 调用很方便，但有几个场景你必须考虑本地部署： 你有敏感数据，不能发送到外部服务器 你需要的 QPS 很高，API 成本超过了自建成本 你想做模型的二次开发或微调 你需要完全可控的部署环境 DeepSeek 的一个巨大优势是它的开源策略。V3、R1、V3.2、V4-Flash 都是 MIT 许可证——你可以自由使用、修改、分发，没有任何限制。相比之下，很多
一个真实的困扰 上周我在给朋友调试一个 DeepSeek API 的调用时，他困惑地问我：”为什么我用了 V4-Pro 反而比 V4-Flash 慢了好几倍，而且输出还特别长？” 我一看他的代码——他开启了两层”思考”：API 层面的 enable_thinking: true ，又在 prompt 里写了”请逐步推理并解释你的思考过程”。结果是模型先在内部做了长时间的 reasoning，然后又
一个真实的账本 上个月我帮一个朋友算了一笔账。他在做一个 AI 客服产品，每天需要调用约 50 万次 API。他一直在用 GPT-4o，每个月的花费超过了 8 万元。我帮他切换到了 DeepSeek V4-Flash 之后，同样的质量水平下，月成本降到了 1.2 万元。 这不是个例。DeepSeek 最核心的竞争优势之一就是它的定价——但很多人其实没有把它算清楚。这篇文章我就把 DeepSeek
8 月 13 日，DeepSeek AI 开源了一个名为 DeepSeek Harness 的项目。7 天之后，GitHub 星数冲到了 16.7 万，fork 数 1.78 万。 这个数字放在今年 8 月的开源市场里，大概相当于什么水平？OpenAI 在 7 月发布 o3 时，相关的 demo 仓库也没能这么快冲到 16 万星。167 万星的 OpenAI-CLI 用了整整一个月。 但数字不是这
一个经常被问到的问题 刚写完 DeepSeek 系列文章，一个朋友问我：”你们说的 DeepSeek Harness，和 Hermes Agent 那个是不是类似的东西？我搞糊涂了。” 这个问题问得特别好。事实上，很多刚开始接触 AI 工具的人都会把这两个东西混为一谈——它们都和”AI 帮你做事”有关，名字听起来也差不多高大上。但实际上，它们是不同层面的东西，而且更重要的是，它们是互补的，不是竞争
动机 上周写了 DeepSeek 系列文章，很多朋友问同一个问题：能不能在自己电脑上跑？答案是可以的——前提是选对模型、用对工具。 这篇文章以我身边的配置为基准——RTX 3060 12GB、Linux 系统——把整个流程走一遍，从硬件要求到实际运行，全部是实操细节，不是空谈。 硬件要求 先给一个明确的对照表： 配置项 推荐值 最低值 备注 GPU 12GB 显存 4GB 显存 7B 模型推荐 1
引言 我最近发现一个反直觉的规律。 同一个信息，重复看第二次，就不是信息了。 它是背景噪音。 而我花了很长时间才承认这件事。 一、一个具体的例子 几天前我在调试一个程序。 程序启动失败。 我把启动日志贴出来，让 AI 帮我分析。 AI 列了一堆可能的原因，一条条排除。 我按 AI 说的去改。 程序还是启动失败。 我又贴了启动日志，让 AI 再看一遍。 AI 说：”这份日志和上次一模一样，没有新信息
dsh凭证注入与认证机制：密码、Key、Nginx 三层防护 昨天修 dsh 图片输入报错的时候，顺带翻了一遍认证相关的代码。发现 dsh 的凭证管理其实有三层—— 浏览器 Basic Auth 、 进程环境变量 、 本地配置文件 ，每层各司其职。搞清楚了之后，整个 dsh 的安全边界就清晰了。 一、第一层：Nginx Basic Auth（外网访问网关） dsh web 默认只监听 127.0.
一个”不支持图片”的bug，让我翻遍了整个dsh源码 调试一个API报错的过程，意外揭示了LLM框架配置层的工作原理。有时候，问题不在代码里，而在配置里。 2026年9月，我在家里的VPS上跑着DeepSeek Harness（dsh）的web界面，想用sensenova-6.8-flash-lite这个模型来做多模态任务——上传一张图片让模型识别。结果返回了一个让我摸不着头脑的错误： 1 2 3
dsh模型选择与Session路由：一层一层的优先级 昨天修图片输入的时候，我在源码里看到了一段有趣的逻辑——模型选择不是一次性决定的，而是 每读一次都重新计算 ，优先级从三个来源叠加。这种设计让 per-session 覆盖变得简单又可靠。 一、模型选择的三层优先级 在 dsh-host-apiproxy/lib/types/api-proxy.js 里，有一个 selectionFor(age
昨天我遇到了一个奇怪的问题：在 dsh（DeepSeek Harness）里给 sensenova-6.8-flash-lite 上传图片，结果报错”Model does not support image input”。后来发现原因很简单—— 模型的 input 能力没有在配置里声明 ，pi-ai 默认只认文本。 修好之后我整理了所有模型的多模态能力，顺便把完整的配置方法写下来，方便以后用到。
在现代游戏开发中，性能优化是永恒的主题。随着游戏画面越来越精美、物理模拟越来越真实、AI行为越来越复杂，对CPU的计算需求呈指数级增长。传统的抢占式多线程虽然解决了多核CPU的利用问题，但在游戏开发这种对性能和确定性要求极高的领域，其固有的局限性逐渐显现。 Fiber（纤程）作为一种协作式多任务处理机制，为游戏开发者提供了更精细、更高效的任务管理方式。本文将深入探讨Fiber在游戏图形编程中的独特价值和应用场景。
什么是”真正能用”的 AI 应用 2025 年的时候，市面上充斥着各种”AI 应用”——AI 写作助手、AI 翻译工具、AI 聊天机器人。大多数都不过是把一个大模型的 API 包了一层 UI。它们有一个共同的问题：当模型”不知道”的时候，它们就开始编造。 真正有价值的 AI 应用必须解决两个问题：第一，让模型知道它不知道什么；第二，当模型不知道的时候，它能从外部获取正确的信息。这就是 RAG（Re
用 AI 生成视频这件事，最近半年已经从”能不能做”变成了”怎么做出来”。但很多人在 ComfyUI 里跑出一个视频片段后，就不知道下一步该干嘛了——那一段 4 秒、480p、8fps 的东西，和真正能发出去的产品之间，还隔着很长的一段路。 这篇文章就来讲清楚这条完整链路： 从 ComfyUI 生成第一帧，到最终发布到抖音、B 站、小红书上的成片 ，每一步该做什么、用什么工具、为什么这么做。 全文
在技术圈里，我们经常看到各种”炫技”式的系统设计建议。有些是LinkedIn优化的”你肯定没听过队列”式的帖子，有些是Twitter优化的”如果你在数据库里存布尔值就是糟糕工程师”的聪明技巧。即使是好的系统设计建议，有时也可能并不实用。 作为一个在2026年仍在一线写代码的工程师，我想分享一些关于优秀系统设计的思考。这些不是什么高深的理论，而是经过实践检验的朴实智慧。 什么是优秀的系统设计？ 如果
最近在一个学习社群里刷到一种让我眼前一亮的做法：有人把 Claude 当成面试官，对自己正在学的东西进行一轮又一轮”拷问”。 这不是普通的问答。不是”帮我讲讲 Rust 的所有权”，也不是”总结这篇论文”。而是一种 反过来 的对话——AI 不是答题的人，你是。 它抛出一个问题，你回答，然后它像 Socratic 对话里的苏格拉底，或者一场真正让候选人头皮发麻的技术面试一样，一层一层地追问下去，直到
一、一个让人血压升高的 AI 对话 你可能经历过这样的场景： 你 ：”帮我把这个函数的性能优化一下。” AI ： [花了 30 秒生成了一段代码，改了你根本不想改的部分，用了你根本不想要的库] 或者更糟的： 你 ：”重构一下这个模块。” AI ： [删掉了你花了三周写的业务逻辑，替换成了”更优雅”的三行代码，编译都过不了] 这个问题的根源是什么？不是 AI 不够聪明，而是 AI 太急于执行 。 大
“你是做什么的？” 每当有人问我这个问题，我都会深吸一口气想：长话短说还是详细解释？现在几点了，我还有多少时间？ 虽然我100%热爱自己的工作，但解释起来确实是个挑战！作为一名作家、博主、创业者和多个业务的所有者，很难用简短的回答（不引起困惑）来说明”我是做什么的”。 人们通常能接受”作者”甚至”企业主”这样的身份，但如果我试图解释任何在线收入来源，事情就会变得复杂得多。 我是一名商业策略顾问，但
引言 决定创业后，第一个关键问题就是：选择什么产品或服务？这不是一个可以随意决定的问题，因为方向错了，再多的努力也可能白费。今天我们来深入探讨如何科学地确定创业方向。 核心原则：站在客户角度思考 优势导向 vs 需求导向 很多人创业时会想：”我擅长什么？”这个问题没错，但更重要的是：”客户需要什么？” 关键思维转换： ❌ 我有什么技能可以变现？ ✅ 客户有什么问题需要解决？ ❌ 我觉得这个产品很酷
每个人都会遇到人生的低谷期，就像陷入了一片看不到边际的沼泽地。你想要挣脱，却发现越挣扎陷得越深。无论是创业遇到瓶颈、工作停滞不前，还是生活失去方向，这种”被困”的感觉都让人绝望。 最近读到一篇关于”去沼泽化”的文章，深有感触。作者用幽默而深刻的方式描述了人们如何陷入困境，以及如何走出来。结合自己的创业经历和观察，我想分享一些关于如何识别和摆脱人生困境的思考。 三种困境的根源 1. 激活能量不足 很
我犯了个错 9 月 24 号，我在做一个文档转换器的项目。Word 转 PDF，PDF 转 Word，前后端都搭好了。 然后我想把它的后端接口”顺便”加到我的商城后端里。 商城是 Node.js Express，文档转换器也是 Node.js Express。我甚至能共享 .env 配置。只要加一个路由组，加一个 SQLite 表，加一个 multer 上传配置——半小时能搞定。 我说完了”半小时
你以为节点丢了，其实是被裁掉了 我在搭一个 BPMN 工作流编辑器，用的是 bpmn-js。 那天我打开画布，看到默认的三个元素——开始事件、审核任务、结束事件。但我手动拖了一个排他网关和一个注释框进去，保存后刷新页面，它们不见了。 我发了截图给你，红色边框的注释框里显示了一个「[」，旁边有个 X 菱形网关，还有一些虚线。我以为是渲染出了 bug。 我用 CDP 检查了实际页面，结果是这样： 1
先说结论 如果你今天要在 Node 18+ 上选一个 JWT 库， 我的答案是 jose 。理由有三条： 纯异步，不阻塞事件循环 。 jsonwebtoken 的 jwt.sign() 是同步的，在大量请求场景下会拖慢整个进程。 jose 全异步。 零运行时依赖 。 jose 只用 Web Crypto API（浏览器和 Node 18+ 都有），不需要 native 模块、不需要编译。 现代场景
这篇文章记录了一个完整的项目——从零开始在浏览器里跑 C++ 代码。不是用 WASM 编译，不是调后端 API，是用纯 JavaScript 写一个解释器，让 C++ 代码在 Web Worker 里直接执行。 为什么要做这个 起因很简单：少儿编程教育需要 C++ 在线 IDE，但现有的方案要么太重（需要后端编译服务），要么太贵（Cloud9 之类的按小时计费），要么不免费（CodeSandbox
我经常读到关于大型软件公司的评论，注意到一个反复出现的模式。人们正确地识别了大型组织的真实特征，批评它们，但很少理解这些特征存在的原因。 这对我来说不是一个抽象的话题。我曾在非常大的公司工作过——Nortel和Google，它们很好地概括了我的职业生涯。我也在100-1000人规模的公司工作过，以及不到十人的初创公司。我从非常不同的角度看到了同样的问题。 一些最常见的批评很熟悉。它们并非完全错误，
在AI工具泛滥的2026年，我想说一个可能不受欢迎的观点： 你不需要LLM来学习编程 。 我知道不同的人需要不同的策略和工具来学习新技能。我也知道有学习障碍和神经多样性的人需要特殊的学习方法。但即便如此，我仍然坚持这个观点：你不需要LLM来学习编程。 没有什么是神圣不可侵犯的 我从未见过比程序员更热衷于与任何人分享知识的群体。这不是一个嫉妒地守护知识和保守秘密的行业。我们免费提供源代码、书籍、博客
引言 在技术圈有一句话我经常想起，来自我的朋友 Peter Kaufman：”如果你做和其他人一样的事情，就不要惊讶于得到和其他人一样的结果。”除非你足够幸运，否则做和其他人一样的事情只能确保平庸的结果。 问题是，我们不想要和其他人一样的结果。我们想要不同的结果。不同的结果来自于做不同的事情，或者用不同的方式做事情。 在技术领域，这个道理同样适用。大多数程序员都在玩短期游戏，而真正成功的技术人员都
引言：两条路，同一个目的地 2026 年夏天的视频生成领域，有两颗重磅炸弹值得放在一起看。 第一颗是 MiniMax H3 ——7 月 31 日，MiniMax 正式发布，定位是”通用的全模态生成模型”，号称能统一处理文本、图像、视频、音频，最高支持 15 秒 2K 分辨率。 第二颗是 Wan2.1 ——2025 年 2 月开源，由阿里通义万相团队推出，是当时首个能在消费级显卡上跑的文生视频模型，
在互联网发展的历程中，我们见证了网络架构从中心化向去中心化的不断演进。最近读到一篇关于网络架构演化的深度文章，让我对这个话题有了新的思考。今天想和大家分享一下网络架构演进的几个关键阶段，以及为什么中继（Relay）模式可能是一个更优的解决方案。 中心化架构：城堡与领主的模式 传统的应用架构就像中世纪的城堡系统：一个强大的中央服务器支撑着众多客户端。无论是网站还是移动应用，基本都采用这种模式。 1
刚接触本地大模型时，我犯过一个看似很蠢的错误：我的显卡有 12GB 显存，看到一个模型文件只有 8GB，心想”12 大于 8，肯定能跑”。结果一跑就卡成 PPT，查了半天才发现自己完全理解错了。 这篇文章就把我踩过的坑和最终沉淀下来的用法整理出来，给同样想在自己电脑上跑大模型的你。 为什么”显存大于模型文件”还不够 这是新手最容易踩的直觉误区： 模型文件的大小，不等于运行时占的显存。 跑模型时，显
这篇文章源自一次深夜对话。一个能独立搭前后端、接对象存储、写管理后台的程序员，问我： 「我把小程序写出来了，也去调研了客户，但他们不愿意掏钱。我哪里错了？」 对话到最后，我们得出了一个让很多程序员不舒服的结论—— 你的问题从来不在代码层面。 一、那个让他卡住的真实场景 先还原现场： 他独立写了一个电商小程序，前后端功能完整，对象存储直传、管理后台、后端 API 全部跑通。 他想去微信小程序平台上线
最近我意识到，与其说我在使用”适合工作的正确工具”，不如说我在使用”工作中的工具”。这让我开始思考一个问题：我们应该如何选择编程语言？ 编程语言在太多维度上存在差异，很容易陷入”各有权衡”这种正确但无聊且无用的结论。当然有权衡，重要的问题是： 这种语言为什么选择了这种特定的权衡组合？ 这个问题很有趣，因为我不想像买加湿器一样根据功能列表来选择语言。我关心的是构建软件，我关心我的工具。在做出权衡时，
在AI应用开发的浪潮中，开发者们面临着一个共同的挑战：如何在保证响应质量的同时，优化API调用成本和响应速度？随着大语言模型（LLM）的广泛应用，Prompt Caching技术应运而生，为这一难题提供了优雅的解决方案。 本文将深入探讨Prompt Caching的工作原理、应用场景，以及如何在实际项目中有效实施这一优化策略。
在现代Web应用开发中，实时通信能力已经成为不可或缺的功能。从最初的长轮询到WebSocket，再到Server-Sent Events（SSE），以及未来的WebTransport协议，每种技术都有其独特的优势和适用场景。本文将深入对比这些技术的性能特点、使用限制和最佳实践，帮助开发者在构建实时Web应用时做出明智的技术选择。
作为一门兼具性能和安全性的系统编程语言，Rust在2026年已经成为许多开发者的首选。无论你是想要构建高性能的Web服务，还是开发系统级应用，Rust都能提供强大的支持。这篇文章将带你从零开始，系统性地学习Rust编程语言。 为什么选择Rust？ 在开始学习之前，让我们先了解Rust的核心优势： 内存安全 Rust通过所有权系统在编译时防止内存泄漏、空指针解引用等常见错误，无需垃圾回收器就能保证内
在传统的管理理论中，我们总是追求”有能力的管理”——设定明确目标，制定详细计划，严格执行监督。但最近读到一篇有趣的文章，让我重新思考了管理的本质。有时候，看似”无能”的管理方式，反而能带来意想不到的优势。 什么是管理能力？ 按照常规定义，有能力的管理就是能够设定可实现的目标，然后通过组织和激励必要的工作来实现这些目标。听起来很合理，对吧？ 但问题在于，这种看似完美的管理方式，往往会把许多我们真正想
有人跟我聊到一个想法：做一个专门面向失业群体的交友软件。 “这些人需要抱团取暖，需要心理支持，需要找工作，需要一个社区。现在市面上没有这样的产品。” 这个逻辑听起来很顺，但越是顺的逻辑，越值得停下来想一想。 一、需求是真实的，但”做产品”是另一回事 失业群体的核心痛点是什么？ 找不到工作（经济压力） 自我价值感下降（心理问题） 社交圈萎缩（隔离感） 对未来不确定（焦虑） 这些痛点真实存在，但问题是
上一篇我写了这个产品的基本思路。这一篇，我来把它拆成可以动手做的事。 不做 PPT，不做概念图。直接写 功能清单、优先级、用户流程、界面描述 ——这些东西你可以直接拿去跟前端/后端对需求。 一、产品定位再确认 先说清楚这个产品不是做什么的： 不是 一个”朋友圈”——不要做发帖、点赞、评论 不是 一个”交友平台”——不要做左滑右滑、匹配 不是 一个”找工作的 App”——不要在首页放招聘入
前几篇写了功能原型、技术方案、用户调研。现在到了最硬核的部分—— 组局的业务流程状态机 。 一个产品好不好，70% 看设计，30% 看代码。但状态机写错了，产品从第一天起就是错的。 这篇文章我打算讲透：一个组局从”我想打场球”到”打完球各回各家”，中间经历了哪些状态，状态之间怎么跳转，跳转的触发条件是什么，以及 30 多个边角case怎么处理。 一、为什么状态机是这个产品最难的部分 社交产品的状态
上一篇把功能拆清楚了。这一篇说技术——用什么堆出来，怎么部署，成本多少。 如果你不是开发者，可以跳着看，重点看”为什么这么选”和”要花多少钱”。 一、整体技术栈决策 这个产品不是高并发、高实时性产品。它的特征： 用户量级 ：MVP 阶段 1000-5000 活跃用户 并发特征 ：组局时间集中在下午/晚上/周末，非 7×24 小时 实时需求 ：低（通知用推送，不需要 WebSoc
前几篇写了产品思路、功能原型、技术方案。但在你动手之前，有一件事比任何代码都重要： 验证需求是真的存在，而不是你脑补出来的。 这篇文章是一份可以直接拿去用的用户调研指南。 一、为什么要做用户调研 因为你现在做的所有设计——功能、流程、技术选型——都是基于一个假设： “失业的人需要约人打球钓鱼” 这个假设可能是对的，也可能不对。在写一行代码之前，你应该去验证它。 而且不止验证这一个假设。下面这个列表
引言 我曾经创建了一家公司，最终发展到超过600人的规模。 管理这样规模的公司并不容易，尤其是你需要不断重申自己是什么，不是什么。 我们经常谈论”产品劣化”现象，这在成长过快的软件产品中经常发生。 它们变得更糟，因为需要不断取悦新用户、满足新需求、处理每一个边缘情况。 这可能创造出功能强大的工具，但也可能是极其复杂的工具，有时这种复杂性会直接转嫁给用户。 成长的代价与选择 需要明确的是，我并不是说
最近在 Mastodon 上看到一个讨论，有个项目采用了”可以使用生成式AI但必须披露”的政策，理由是这是”未来趋势”，”人们迟早都会用的”。 这种”这就是未来，不管你喜不喜欢”的表述让我感到特别反感。在技术圈里，这种论调很常见——仿佛任何”新”技术都有某种不可辩驳的必然性。 但我想强调一个观点： 没有什么是不可避免的。 现代技术正在滥用用户 我们生活在一个技术寡头统治的世界里。虽然像我这样的少数
在当今的技术行业中，我们面临着一个日益严重的问题： 过度抽象化正在侵蚀着技术人员的核心能力 。越来越多的所谓”专家”只知道如何配置工具，却对底层技术原理一无所知。这不仅是当前的挑战，更是对未来的威胁。 ⚠️ 核心观点 当抽象层出现问题而无人理解底层原理时，技术进步就变成了技术倒退。 抽象化的双刃剑 抽象化本身并非坏事。就像汽车的方向盘是一个抽象概念，让我们更容易驾驶；助力转向系统则是另一层抽象，进
2026年，当我再次打开本地的Rust文档时，不禁感慨这门语言在过去几年中的巨大变化。从最初的系统编程语言，到如今几乎可以胜任任何开发场景的全能选手，Rust的演进轨迹值得每一个技术创业者深思。 Rust的成熟之路 回顾Rust的发展历程，2026年可以说是一个重要的里程碑年份。经过多年的生态建设和社区发展，Rust已经从一个”有潜力但生态不完善”的语言，成长为企业级应用的主流选择。 性能与安全的
引言 有一天早上，我打开一个做了一半的项目，发现里面所有的图片都 404 了。 不是某一张 404。是所有。 我盯着那个空白的列表看了几秒钟，才反应过来发生了什么。 不是我的代码坏了，不是数据库丢了，也不是 CDN 挂了。是一家图片托管服务商的 DNS 被指向了 127.0.0.1。 127.0.0.1 是本机回环地址。也就是说，某牛云把它的域名指向了它自己——一个任何人都去不了的地方。 这不是宕
前两天有人跟我聊一个想法：做一个给失业群体用的 App，可以约朋友一起打篮球、钓鱼、爬山。 我听完沉默了一会儿。不是因为想法不好，而是因为想法好到让我想坐下来认真聊。 这篇文章就是聊这个事。 我会从一个产品思考者的角度，把它拆到最细：为什么这件事成立、产品应该长什么样、怎么冷启动、变现怎么想、会踩什么坑。 这不是一个”能不能做”的问题，而是一个”怎么做好”的问题。 一、先搞清楚：失业到底让人痛苦的
🚀 引言 你是否曾经好奇，为什么 React、Vue 这些现代前端框架如此强大？它们背后的”魔法”究竟是什么？ 答案就是 Virtual DOM （虚拟 DOM）。 很多开发者每天都在使用它，却对其内部实现原理一知半解。今天，我们将揭开这层神秘面纱，用 仅仅 200 多行 JavaScript 代码 ，从零开始构建一个功能完整的 Virtual DOM 库。 准备好了吗？让我们一起探索现代前端框
最近有人问我：”做微信小程序商城，能不能赚钱？” 我沉默了几秒，然后开始分析。因为这个问题背后其实有三个问题：商城本身赚钱吗？做一个能赚？做给别人的能赚？ 答案完全不同。 一、先拆解”微信小程序商城”到底是什么 “做微信小程序商城”这句话太宽了，它至少包含四种完全不同的商业形态： 形态一：自己开店卖货 你有个产品、有货源、有供应链，开个小程序作为销售渠道，代替淘宝店或线下门店。这是最常见的玩法，”
引言 今天下午有一个 AI 助手，跟我聊了一个”完美生意”。 我原本以为它会给我商业建议—— “这个生意市场规模 X 亿” “你的定价应该是 X” “你的第一个客户应该是 X” 它没给。 它给我列了 6 个问题。 其中一个是这样的： “你不觉得’完善一个环节不破坏生态’这句话，是销售话术，不是护城河吗？” 这一句话让我不舒服了整整两个小时。 一、它没有鼓励，也没有劝阻 大部分 AI 助手被问一个想
序 最近读到阮一峰老师的《我为什么喜欢编程》一文，深有感触。作为一名程序员，我常常思考：是什么让我在代码的世界里找到了归属感？是什么让我愿意花费大量时间与代码、算法、系统架构打交道？ 程序世界的公平与公正 阮老师在文章中提到：”我不知道别人的情况，我自己喜欢编程，很大的原因就是觉得程序的世界更公平公正，谁对谁错，只要运行一下代码就知道了。”这句话几乎说出了我内心的想法。 💡 程序世界的三大特点
引言 最近读到阮一峰老师关于创业的文章，深有感触。在这个快速变化的时代，传统的就业模式正在受到冲击，越来越多的人开始思考：是继续为别人打工，还是为自己工作？ 世界变了，路也要变 正如阮老师所说，”世界已经变了，旧的路走不通了”。我们正处在一个转折点上： 传统就业的不确定性 ：大公司裁员、行业洗牌、技术替代，让”铁饭碗”变得脆弱 新机会的涌现 ：互联网降低了创业门槛，个人品牌和自媒体兴起 价值观的转
从三选一，到一守二备 前一篇博客里，我把自己的处境摊在桌面上：三条路——接应用单、做失业搭子、搞AI视频。结论是”选AI视频”，但结论写完后，心里并不踏实。因为”选”这个动作太轻了，轻到像一个赌注，而不像一个战略。 赌注的逻辑是：”我看好这个，所以我all in。”战略的逻辑是：”我先把最坏的结果锁死，再在剩下的空间里找最好的机会。” 这两者的区别，决定了一个人失业状态的走向。 写这篇博客的时候，
这篇文章我想写得诚实一点。 因为”如何获得幸福感”这个题目，已经被写烂了。网上有无数篇文章告诉你：早起、冥想、感恩日记、正念呼吸、培养爱好、建立边界、减少社交媒体、运动、阅读…… 我怀疑这些建议本身没错。但它们有一个共同的问题： 它们预设了一个前提——“如果你做对了这些事，你就会获得幸福。” 这个前提是假的。至少对我来说是假的。 我做过这些事情中的大部分。早起过、冥想过、写过感恩日记、减过社交媒体
上周跟一个老朋友吃饭。他在大厂，P8，去年被裁了。吃饭的时候他说了一句话，让我想了很久——“你知道吗，失业之后最大的痛苦不是没钱，是你不知道自己是干什么的。” 这句话太普通了，普通到我们每天都在说类似的话。但它背后藏着一个几乎没有人认真讨论过的问题。 这篇文章不是教你怎么投简历、怎么省钱、怎么转型。这些是战术，今天想聊的是战略层的东西： 当工作这个身份被剥掉之后，你如何重新定义”你是谁”？ 一、失
引言 失业第 180 天，我做了个决定：把过去半年所有的想法集中做一次系统评估。 我面前摆着三条路： 接外包，做应用软件 ——商城系统、维保管理、行业 SaaS，给企业写代码，收钱 做 AI 视频 ——用 Wan2.1 生成本地视频，做内容，走创作者路线 做失业搭子软件 ——把已经分析了五篇博客的产品真正做出来 这三条路每一条都能写一本书。这篇文章不展开，只做一个事： 把它们放在同一个框架下，看谁
你是不是也刷过无数 #副业 相关的短视频，却一直没有行动？看着别人都在网上赚钱，自己却不知道从哪里开始？ ✅ 网上赚钱的真相 你不需要高学历，也不需要昂贵的设备，就能从家里的沙发上开始赚外快。 无论你是有想法要分享、有闲置物品要出售，还是有空闲时间可以利用，数字经济为像你这样的新手提供了大量机会。 这篇指南会跳过那些虚头巴脑的东西，直接给你 25 个实用策略，帮你真正赚到额外收入。虽然这些不是一夜
引言 今天下午，一个生意想法飘进我脑子里。 逻辑非常漂亮： 浙江工业区衣服便宜 → 濮阳商户现在从郑州进货 → 我直接从浙江拉到濮阳 → 省了郑州一层加价 → 濮阳商户拿到更便宜货 → 我赚差价。 更漂亮的是，我给自己找到了一个”道德优势”： “我不直接卖货给个人，因为会伤害到下级商户的利益。我只是完善了一个环节，并不破坏原有生态。” 这段话听起来像一句商业原则，也像一句自我安慰。 我把这个想法发
我看到的黑白，你永远都看不到 交通灯太鲜红 就算再等一千秒钟 和谁在散步 仍旧等过路 这是周耀辉写于 2001 年的歌。主唱是王菲。 我第一次认真听《色盲》是三四年前一个失眠的凌晨。那时候刚经历了一段很疲惫的关系——不是那种撕破脸的吵，而是更磨人的那种：两个人明明在同一个房间、同一个城市、甚至同一段对话里，却怎么都对不上焦。我说的是情绪，他说的是逻辑；我讲的是感受，他回的是”你听我说完”。 那首歌